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[发明专利]一种商品标签上隐形图形编码中定位点识别方法-CN201910443761.7有效
发明人：朱景福;王世华;吴淦洲;肖劲森;梁国业;梁柱森 -专利权人：广东石油化工学院
申请日： 2019-05-27 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06K7/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种商品标签上隐形图形编码中定位点识别方法，包括以下步骤：步骤1：对标签包含信息进行隐形图形编码，在原始隐形图形编码图像中嵌入定位点；步骤2：在标签打印介质上打印出包含定位点的隐形图形编码图像；步骤3：拍摄打印出来的编码图像；步骤4：对拍摄图像进行二值化、黑白形态学处理；步骤5：从预处理后的图像中根据数据点与定位点连通分量的面积不同识别出嵌入的定位点，并利用形心法计算相应的定位点坐标；步骤6：根据三角定位识别原理确定定位点的对应关系，进行图像定位和几何变换。本发明能够快速准确计算定位点坐标；对商品标签的变形健壮性好，抗干扰能力强；在商品标签打印中，肉眼不可见，因此隐形和防伪能力强。
一种商品标签隐形图形编码定位识别方法

[发明专利]一种旋转机械故障数据集属性权重的确定及评价方法-CN201811426875.2在审
发明人：王世华;张清华;周东华;韩建宇;陈旭;肖劲森 -专利权人：广东石油化工学院
申请日： 2018-11-27 - 公布日： 2019-05-07 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种旋转机械故障数据集属性权重的确定及评价方法，其特征在于，包括如下步骤：1）采集旋转机械滚动轴承和齿轮箱的振动信号；2）计算5个无量纲指标；3）按各无量纲指标取值，对故障数据集进行离散化处理；4）计算各无量纲指标对所有多属性组合的边际重要度累积；5）对边际重要度累积进行归一化处理，得到5个无量纲指标的属性权重；6）利用KNN算法对无量纲指标的属性权重进行评价。优点：本发明提供的一种旋转机械故障数据集属性权重的确定和评价方法，基于边际重要度的属性权重确定方法综合考虑了所有多属性组合边际重要度对权重的影响，利用本发明方法得到的权重对KNN学习算法进行加权实现，可以通过分类效果对属性权重进行评价。
权重无量纲指标重要度旋转机械故障数据集属性属性组合滚动轴承归一化处理离散化处理分类效果故障数据权重确定旋转机械学习算法振动信号综合考虑齿轮箱加权采集

[发明专利]一种旋转机械齿轮箱故障数据集优化方法-CN201811283953.8在审
发明人：王世华;张清华;周东华;韩建宇;肖劲森;孙国玺 -专利权人：广东石油化工学院
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2019-02-12 - 主分类号： G01M13/028 文献下载
摘要：本发明公开了一种旋转机械齿轮箱故障数据集优化方法，其特征在于，包括如下步骤：1）采集旋转机械齿轮箱振动信号；2）获取5个无量纲指标和小波能量特征向量；3）利用遗传算法与支持向量机对齿轮箱故障数据集特征向量进行优化。优点：本发明提供的一种旋转机械齿轮箱故障数据集优化方法，将小波包提取的小波能量特征向量与5个无量纲指标结合，组成齿轮箱故障数据集的特征指标集合。利用遗传算法与支持向量机相结合的优化方法，优化了故障特征数据集的表示，改善了旋转机械齿轮箱的故障诊断效果。
旋转机械数据集齿轮箱故障特征向量优化无量纲指标支持向量机小波能量遗传算法齿轮箱振动对齿轮箱故障数据故障特征故障诊断特征指标齿轮箱小波包集合采集